ケンテイラボ

⑦ DL応用①画像・音声・自然言語

G検定580

問題

2つの画像データをランダムな割合で透過させて重ね合わせ新たな画像を生成するデータ拡張手法はどれか。

ACutout
BCutMix
CRandAugment
DMixup✓ 正解

正解

DMixup

解説

2つの画像を合成し正解ラベルもその割合に応じて合成することで汎化性能を向上させます。

分野解説:⑦ DL応用①画像・音声・自然言語

ディープラーニングの代表的な応用領域である画像・音声・自然言語処理を学ぶ分野です。画像認識・物体検出・セグメンテーションの代表モデル、音声認識の仕組み、自然言語処理におけるword2vecやTransformer、BERTなどが問われます。各タスクで使われる代表的な技術やモデル名と、その特徴を結びつけて覚えることが重要です。技術の進化が速い領域のため、有名なモデルの位置づけを押さえると理解が深まります。

この分野の問題をすべて見る →

本番形式で問題を解いてみよう

クイズモードで挑戦 →
← 第579581問 →

同じ分野の関連問題

579データ拡張の手法のひとつで画像の一部を矩形などでランダムに塗りつぶして隠す手法はどれか。581画像の一部を切り取りそこに別の画像を貼り付けることで新たなデータを生成するデータ拡張手法はどれか。578手元にある学習データに加工を施して擬似的に別のデータを生成しデータ量を増やすアプローチを何というか。582多数あるデータ拡張手法の中からどの処理を施すのが最適かを自動的に探索して適用する手法はどれか。

G検定について

AI・ディープラーニングを事業に活かす力を証明

主催一般社団法人 日本ディープラーニング協会(JDLA)
出題形式オンライン実施・多肢選択式・約200問
試験時間120分程度(実施回により変動するため公式サイトで要確認)
受験料13,200円(税込)程度(割引制度あり。年度により変動するため公式サイトで要確認)
合格基準合格ラインは非公表(おおむね正答率6〜7割が目安と言われる)
難易度★★★☆☆(標準)
試験詳細を見る →

G検定の関連記事

G検定の勉強法・合格のコツ【完全ガイド】シラバス全範囲を効率攻略

G検定(JDLA ジェネラリスト検定)に合格するための勉強法を徹底解説。AIの歴史・機械学習・ディープラーニング・生成AI・法律倫理までシラバス全範囲の学習ポイント、約200問・120分の時間配分対策、3パターンの勉強スケジュールまで、文系の方でも合格を目指せる情報をまとめました。

G検定の難易度・合格率は?合格ライン非公表の試験を徹底分析

G検定(JDLA ジェネラリスト検定)の難易度・合格率・勉強時間の目安を徹底解説。合格ライン非公表の意味、約200問・120分というスピード勝負の特性、受験者層の傾向、合格率を上げる5つのコツ、他のAI資格との比較まで、文系の方も判断材料にできる情報をまとめました。

G検定 ディープラーニング重要用語チートシート【CNN・Transformer・生成AIを一気に整理】

G検定で頻出のディープラーニング重要用語を、CNN・RNN・LSTM・Transformer・GAN・拡散モデル・生成AIまで一気に整理したチートシートです。似た略語を混同しないよう、用途と特徴をセットで一覧化。試験直前の最終確認に使えます。

← 問題一覧へ戻る